基于分析師盈余預測偏差和曝光程度的《新財富》評選結果有效性研究

張悠然

作為金融行業最受關注的高薪職業之一，證券分析師所提供的有效信息，對于廣大投資者而言，是進行股票和證券投資決策的重要參考。不久前，《新財富》最佳分析師評選因為各種亂象已經被有關部門叫停。本文從分析師曝光率和其提供信息質量兩大方面探究《新財富》分析師評選的重要依據是什么。通過對比法和控制變量法處理了分析師公開預測次數和每股收益盈余預測偏差指標數據。研究發現，分析師盈余預測偏差與是否獲獎并無明顯聯系，分析師公開預測次數與是否獲獎存在一定的關系。這說明之前《新財富》最佳分析師的評選有效性有待改進。本文也創新的提出，可以借鑒新高考“賦分制”和綜合評價的評選最佳分析師的改進意見，不僅考慮投票數并且獨立出個人能力作為評選依據進行兩方面綜合考慮，個人能力用盈余預測偏差“賦分制”量化。

一、文獻回顧

在許多的市場里，由社會上的財經媒體舉辦的的分析師評選就是市場評價分析師的主要形式1在我國，《新財富》最佳分析師評選是公認的最具權威的評選活動。從03年到17年新財富雜志在借鑒美國《機構投資者》評選的基礎上成功舉辦了15屆。2而不久前卻由于其評選亂象的曝光而被叫停。這其中很大的原因是因為其評選機制有問題。正常情況下，評選出的最佳分析師相比于未評選上的分析師盈利預測表現會更好，但從過去幾年數據來看差別并不明顯3。而在分析師曝光率方面，活躍的分析師往往容易給機構投資者留下更深印象。但不確定這是否影響了投資者的投票。正常的評選機制會激勵分析師更努力地工作4，以分析師提供信息質量作為評選依據是正常的，但就目前來看《新財富》最佳分析師的評選并不是這么做的。在先前研究者們的啟發下，本文進行更具體的研究探索。

基于社會背景情況，本文提出了兩點猜測：第一，信息有效性并不是評選的重要依據;第二，《新財富》評選更加看重分析師的曝光率

二、研究方法與內容

（一）研究方法

1.文獻法：通過查閱大量相關文獻，了解先前研究者在這一方面取得的成果;

2.對比法：在處理好相關數據后得到最佳分析師和非最佳分析師盈余預測偏差樣本后，分別取平均，對比平均值差異，同樣方式對比公開預測次數;

3.控制變量法，取同一年份同一只股票，股票分三類，為：滬市A股，深市A股，創業板。對比最佳分析師和非最佳分析師當年預測差異。

（二）研究內容

本文的分析數據來源于新財富的權威數據庫，主要包含以下三種數據：2007-2015年市場股票實際收益的數據，2003-2017年新財最佳分析師排名數據，分析師2007-2014年預測股票盈利數據。

首先，用一百個樣本對比最佳和非最佳分析師盈余預測偏差。從分析師2007-2014年預測股票盈利數據中找出與2003-2017年《新財富》最佳分析師排名數據匹配的五十名分析師，作為最佳分析師樣本;不匹配的選取50名作為非最佳分析師樣本。對齊每年實際每股收益與預測收益，計算得出分析師的盈余預測偏差率。盈余預測偏差率由以下公式定義：

盈余預測偏差率= （股票每股收益實際值-分析師預測每股收益值）/分析師預測每股收益值。

同理，為了探究曝光率是否是《新財富》分析師獲獎依據，本文選取了上面提到的最佳分析師和非最佳分析師的2007年度-2014年度總公開發表預測報告次數，分別取平均，比較兩類樣本之間的差異。接著為了進一步確定盈余預測偏差率與獲獎的關系，本文中創新性的運用了固定年度固定股票看分析師盈余預測偏差率的方法，即通過控制變量法研究。

三、結果分析和討論

實際數據處理情況如下：

（一） 分析師盈余預測偏差率對比

50名最佳分析師的預測報告數量為15006條，50名非最佳分析師的預測報告數量為9725條。50名最佳分析師的平均盈余預測偏差率為0.464274348;50名非最佳分析師的平均盈余預測偏差率為0.463245884

由此可以看出，最佳分析師盈余預測偏差與非最佳分析師預測偏差率相差無幾，甚至略高于非最佳分析師;

（二）最佳分析師和非最佳分析師的公開預測報告次數對比

最佳分析師的報告次數均值為300.12次，非最佳分析師的報告次數均值為194.5次。

由此可以看出，最佳分析師平均發表預測報告次數明顯大于非最佳分析師。

（三）針對特定股票的盈余預測偏差率對比

在固定年度固定股票的研究中，2012年上述十只股票共有551條獨立預測報告，涉及165名分析師。其中110名為非最佳分析師，55名為最佳分析師。2015年有效信息313條，涉及88名分析師，其中69名為非最佳分析師，為19名最佳分析師。

從表三數據處理結果來看， 2012年度，十只股票中，有五只股票最佳分析師的平均盈余預測偏差率略低于非最佳分析師，另五只股票最佳分析師的平均盈余預測偏差率略高于非最佳分析師;2015年度，七只可比較股票中，有三只股票最佳分析師的平均盈余預測偏差率略低于非最佳分析師，另四只股票最佳分析師的平均盈余預測偏差率略高于非最佳分析師。

總體來說，分析師盈余預測偏差率與是否獲獎并無明顯聯系，分析師公開預測次數與是否獲獎存在一定的關系。在本文的研究中分析師盈余預測偏差代表了分析師提供的信息質量，公開預測次數代表了分析師的曝光率。因此可以得出分析師提供信息質量不是《新財富》最佳分析師的依據，而曝光率與《新財富》最佳分析師的評選有相關性。正常而積極的最佳評選應該是以分析師個人職業能力為重，這樣才能發揮良好的導向作用。

四、研究結論

綜合數據處理結果和查閱的資料，研究表明，當前狀況下分析師提供信息質量不是《新財富》最佳分析師的評選依據，而曝光率與《新財富》最佳分析師的評選有相關性評價標準存在缺陷。本文僅對分析師提供信息質量和分析師曝光率兩種因素進行了深入探討，而影響分析師獲得《新財富》最佳分析師的因素還有很多。

就目前《新財富》最佳分析師評選被叫停以及相關丑聞不斷的情況下，本文認為《新財富》最佳分析師的評判標準有較大缺陷，需要進一步改善。僅憑投資者的選票來判定分析師是否可以獲獎，是不合理的。從本文研究結論可以看出票選最佳的結果沒有充分考慮分析師提供數據的準確性，而分析師的個人能力在很大程度上體現在其提供數據的準確性上。

在此，本文創新性的提出一點建議：類比新高考的綜合評價系統和六選三科目成績賦分制，本文建議《新財富》最佳分析師評選采取“綜合評選”的方法，40%權重考慮投資者投票數，60%考慮分析師個人能力。個人能力量化難度較大，可以采取某種或多種相關因素進行排名（如可在比較個人能力時，可像本文研究一樣將分析師對每股收益、市盈率、每股凈資產等項目盈余預測偏差率進行排名），像新高考賦分一樣，排名第一分數最高。舉例如下：假設1000名分析師來參選，根據參選者每項盈余預測偏差最小的作為單項第一名，賦分100分，第二名99.9分（遞減100/1000=0.1分），以此類推，最后一名0.1分，這樣將參與評選項的得分匯總，再綜合其權重60%，即可以作為分析師個人能力的量化得分。

大權重考慮分析師個人能力或許是《新財富》最佳分析師評選能夠繼續進行下去的一種途徑，既有投票保證公正，又充分考慮獲獎者個人能力與素質是否與獎項匹配。這也是本文研究成果對《新財富》以及相關行業的一些有用參考。（作者單位：山東淄博實驗中學）